jStat 技术文档
2024-12-24 22:12:46作者:丁柯新Fawn
1. 安装指南
1.1 通过 npm 安装
要通过 npm 安装 jStat,请在终端中运行以下命令:
npm install --save jstat
1.2 在浏览器中使用
jStat 可以在浏览器中直接使用。你可以通过 CDN 引入 jStat,例如:
<script src="//cdn.jsdelivr.net/npm/jstat@latest/dist/jstat.min.js"></script>
1.3 使用 RequireJS
如果你使用 RequireJS,需要配置 shim,如下所示:
requirejs.config({
paths: {
'jstat': 'path/to/jstat/dist/jstat.min'
},
shim: {
jstat: {
exports: ['j$', 'jStat'],
init: function () {
return {
j$: j$,
jStat: jStat
};
}
}
}
});
1.4 构建前提
要构建 jStat,你需要以下工具:
- GNU make 3.8 或更高版本
- Node.js 0.2 或更高版本
- Git 1.7 或更高版本
Windows 用户
- 安装 msysgit、GNU make for Windows 和 Node.js 的二进制版本。确保所有三个包安装在同一位置。
- 安装 Cygwin,并确保安装了 git、make 和 which 包,然后按照 Node.js 构建指南 或安装 Node.js 的二进制版本。
Mac OS 用户
- 安装 Xcode(可以从 Mac OS 安装 DVD 或 Apple 的 Xcode 网站 下载)。
- 安装 Homebrew,然后运行
brew install git和brew install node。
Linux/BSD 用户
使用适当的包管理器安装 make、git 和 node,或者从源代码构建。
2. 项目的使用说明
2.1 在浏览器中使用 jStat
在浏览器中使用 jStat 时,jStat 对象会被添加到 window 对象中。例如:
<script src="components/jstat.js"></script>
<script>
var jstat = this.jStat(dataset);
data[i]['cum'] = jstat.normal(jstat.mean(), jstat.stdev()).cdf(data[i].x);
</script>
2.2 在 Node.js 中使用 jStat
在 Node.js 中使用 jStat 时,需要引用子对象:
var { jStat } = require('jstat');
3. 项目 API 使用文档
jStat 提供了丰富的统计函数,包括概率密度函数(pdf)、累积分布函数(cdf)、逆函数、均值、众数、方差和样本函数等。以下是一些常用的 API 示例:
3.1 计算均值
var mean = jStat.mean(dataset);
3.2 计算标准差
var stdev = jStat.stdev(dataset);
3.3 计算正态分布的累积分布函数
var cdfValue = jStat.normal(mean, stdev).cdf(x);
3.4 计算泊松分布的概率密度函数
var pdfValue = jStat.poisson.pdf(k, lambda);
4. 项目安装方式
4.1 通过 npm 安装
npm install --save jstat
4.2 通过 CDN 引入
<script src="//cdn.jsdelivr.net/npm/jstat@latest/dist/jstat.min.js"></script>
4.3 手动构建
-
克隆 jStat 仓库:
git clone git://github.com/jstat/jstat.git -
安装依赖:
npm install -
构建 jStat:
make构建后的文件将位于
dist/目录中。
4.4 运行测试
执行所有测试:
make test
或者运行特定测试:
cd test/<subdir>
node <some_test>-test.js
5. 贡献指南
jStat 遵循 v8 JavaScript 编码规范。提交 pull request 时,请不要包含 dist/*.js 文件,这些文件会在发布时重新编译。
6. 加入社区
欢迎加入 jStat 的 邮件列表 或在 IRC 的 #jstat 频道中提问和讨论。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
暂无简介
Dart
775
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
407
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
757
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
250